현재 인터넷 사용자가 증가하면서 비속어 사용이 무분별하게 증가하고 있다. 이에 따른 청소년들의 사이버폭력도 매우 심각하게 증가하고 있으며 그중에서도 사이버 언어폭력이 가장 심각하게 대두되고 있다. 사이버 언어폭력을 근절하기 위해 비속어 판별 연구가 계속 진행되고 있으나 단어의 의미와 문맥의 흐름을 보고 비속어를 판별하는 방법은 정확도가 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 고의로 변형한 비속어와 비속어로 잘못 판별된 표준어를 문맥의 흐름을 보고 정확하게 판별할 수 있도록 FastText 모델과 LSTM 모델을 활용하여 비속어를 판별하는 방법을 제안한다.
최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위, 변장 영상 검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 동공의 반사도를 이용하여 위조 영상을 판별하고 아다부스트를 이용하여 만든 얼굴 부분별 검출기를 사용한 얼굴 변장 영상을 판별한다. 제안된 시스템은 다중 스케일 가버 특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 템플릿 매칭을 통해서 정확히 찾아진 눈 위치의 동공을 조사하여 최대값과 최소값을 구하여 위조 여부를 판별하고 부분별 검출기를 사용하여 눈과 코의 검출 여부를 판단하여 각각 선글라스와 마스크의 착용 여부를 판단하고 선글라스&마스크 검출기를 사용하여 얼굴이 검출되지 않았을 경우를 대비하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위, 변장판별시스템임을 확인하였다.
SNS는 인터넷 상에서 공통의 관심사를 지니고 있는 사용자들 간의 관계형성을 지원하고, 이렇게 형성된 지인 관계를 바탕으로 인맥 관리, 정보 및 콘텐츠 공유 등 다양한 활동을 할 수 있도록 지원하는 서비스이다. SNS는 다양한 콘텐츠와의 결합을 통하여 네트워크를 통해 형성된 지인 관계를 기반으로 공유와 배포를 원활하게 하는 주요 플랫폼으로 활용되는 등 몇 가지의 공통적인 기능을 가지고 있다. 이에 트위터, 페이스북, 카카오스토를 모두 사용하고 있는 사용자들을 대상으로 설문조사를 진행하였으며, 설문에 응답한 자료를 통계 내어 각각의 서비스가 영향을 주는 요인들은 어떤 것인지 완성적 사회자본과 도구적 사회자본으로 나누어 분석한 결과를 제시하였다. 이 연구는 사용자들의 목적에 따라 SNS를 선택하는 기준이 되고, 새로운 SNS를 개발하거나 기존의 서비스를 발전시키는데 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 모바일 기기에서 사용자 경험의 향상을 위해 다중 진동신호를 활용하는 연구로, 포항공과대학교 햅틱스 및 가상현실 연구실의 '다중 진동자를 사용한 촉각 흐름'과 '실시간 이중 채널 촉감 음악 재생기'의 연구 현황을 소개한다. '다중 진동자를 사용한 촉각 흐름'은 여러 개의 진동자를 사용하여 흐르는 듯한 진동을 생성함으로써 다수의 구분 가능한 진동 신호를 제공할 수 있으며 이를 통한 정보 전달력의 향상을 도모할 수 있다. '실시간 이중 채널 촉감 음악 재생기'는 음악적 신호를 진동 신호로 변환하여 제공함으로써 사용자들로 하여금 더 나은 경험을 제공할 수 있다. 이러한 사례들은 향후 예상되는 모바일 기기에서의 더 많은 정보 전달과 더 나은 사용자 경험에 대한 요구를 충족시키기 위한 좋은 예가 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 희소성 표현을 기반으로 하는 객체 추적 방법에 있어서 객체 표류 현상을 처리하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 그중에서도 APG-L1 (accelerated proximal gradient L1) 방법은 희소성 표현이란 객체의 외형을 표현하기 위한 목표 템플릿(target template)과 배경이나 폐색(occlusion)과 같은 객체 이외의 부분을 대체하기 위한 기본 템플릿(trivial template)를 이용하여 입력 영상을 표현하는 방법이다. 또한 어파인 변환행렬을 이용한 particle filtering 이 적용되어 객체의 위치를 찾고 APG 방법을 사용하여 희소성기반의 L1-norm을 최소화한다. 본 논문에서는 객체추적의 표류현상을 방지하기 위하여 기본 템플릿의 계수를 활용하여 배경을 가진 객체가 채택되는 현상을 방지하는 방법을 제시한다. 다양한 영상에 적용하여 제안하는 방법을 실험한 결과, 기존의 방법들과 비교하여 높은 성과를 보인다.
Tran, Hong Tai;Oh, A Ran;Na, In Seop;Kim, Soo Hyung
스마트미디어저널
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제5권1호
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pp.49-54
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2016
Medical image processing is a compulsory process to diagnose many kinds of disease. Therefore, an automatic algorithm for this task is highly demanded as an important part to construct a computer-aided diagnosis system. In this paper, we introduce an automatic method to segment the liver region from 3D abdominal CT images using Otsu method. First, we choose a 2D slice which has most liver information from the whole 3D image. Secondly, on the chosen slice, we enhanced the image based on its intensity using Otsu method with multiple thresholds and use the threshold to enhance the whole 3D image. Then, we apply a liver mask to mark the candidate liver region. After that, we execute the Otsu method again to segment the liver region from the chosen slice and propagate the result to the whole 3D image. Finally, we apply preprocessing on the frontal side of 3D images to crop only the liver region from the image.
기존의 복합명사 분해 알고리즘은 미등록어 단위명사들이 포함된 복합명사를 분해할 때 미등록어를 분리하기 어려운 문제가 발생한다. 이는 현실적으로 모든 고유명사, 신조어, 외래어 등의 모든 단위 명사를 사전에 등록하는 것은 불가능하다는 한계가 존재하기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위하여 복합명사 분해 문제를 태그 열 부착(sequence labeling) 문제로 정의하고 음절 단위 임베딩과 딥러닝 기법을 이용하는 복합명사 분해 방법을 제안한다. 단위명사 사전을 구축하지 않고 미등록 단위명사를 인식하기 위하여 복합명사를 구성하는 각 음절들을 연속적인 벡터 공간에 표현하여 LSTM과 선형체인(linear-chain) CRF를 이용하는 방식으로 복합명사를 단위명사들로 분해한다.
To understand how a Convolutional Neural Network (CNN) model captures the features of a pattern to determine which class it belongs to, in this paper, we use Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) to visualize and analyze how well a CNN model behave on the CNU weeds dataset. We apply this technique to Resnet model and figure out which features this model captures to determine a specific class, what makes the model get a correct/wrong classification, and how those wrong label images can cause a negative effect to a CNN model during the training process. In the experiment, Grad-CAM highlights the important regions of weeds, depending on the patterns learned by Resnet, such as the lobe and limb on 미국가막사리, or the entire leaf surface on 단풍잎돼지풀. Besides, Grad-CAM points out a CNN model can localize the object even though it is trained only for the classification problem.
With the advent of the Internet era, consumer lifestyles have been changed tremendously, and mobile payment has carried out an increasingly extensive coverage of the people's life trajectory. Taking the design of the mobile payment interface as an example, we use a conjoint analysis method to survey college students in Guangxi, where questionnaires are collected from 270 people in different groups according to gender. The method separates the attributes that affect consumer choice of mobile payment interface design and the utility value of the attribute level to analyze consumer needs and preferences, and then obtains consumers' potential evaluation criteria for mobile payment interface design. The results of the study show that the attributes that influence consumers' choice of mobile payment interface design are, in order of preference: page layout, identification convenience, verification, module distribution, entertainment, and information encryption. Consumer groups of different genders show differences in their preferences in the mobile payment interface design and Consumer needs reflect consumer psychology. Several findings are obtained on the consumers' preferences on the mobile payment interface design, which may be used to improve future design processes.
현대건축의 설계 과정에서 다이어그램(diagram)은 설명의 도구, 생성의 도구로 가장 많이 사용되고 있다. 많은 건축가들이 스스로 자신의 작품을 설명하거나 만들어 가는 과정에서 다이어그램을 이용하고 있으며, 프로그램에 대한 개념과 이를 표현하는 다이어그램은 단순한 매체의 역할을 넘어 실재적 건축 설계 과정 속에서 수용자들에게 창조적 작업의 일환으로써 받아들여지고 있다. 이에 본 연구의 목적은 지난 30년간 건축공간구성에서의 프로세스를 나타내는 도구로서 다이어그램을 시대별로 정의하여 건축 과정에서 다이어그램을 통한 건축가의 다양한 사용방법과 디자인 과정에서 적용된 다이어그램의 작동 과정을 비교 분석해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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